the model is underrated , are you trying to fly under the radar ?
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 15/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
調査の方向性
まず、論文、現在のデモ、および 1024 GPUs を 42 日間使用したと報告されているトレーニング設定を確認してください。この issue では、ファイル、エントリーポイント、具体的な最適化、受け入れ基準が特定されていないため、実装前に意図された変更と Definition of Done を明確にする必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
MOVA training 1024 GPUs for 42 days (~43 000 GPU‑days). and you don't bother to optimize and get your model out there on reddit and forums .
i'm reading the paper and this model should give more than even the demos you have don't reflect it's true power
"Computational Resources. All three phases run on 1024 GPUs (128 nodes, 8 GPUs per node). For 360p
training (Phases 1–2), we use CP=8, yielding effective batch size 128. For 720p fine-tuning (Phase 3), increased
sequence length requires CP=16, reducing effective batch size to 64. The complete training spans 42 days,
totaling approximately 43,000 GPU-days. "
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.1k
- フォーク
- 95
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
OpenMOSS/MOVA のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
-
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100
-
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 38/100
-
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 77/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 67/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
pgvector/pgvector-python#169 ·
-
ChaosEngine: backup-remote doctor row passes while consumer mode hides bot memory from git対応中かも @MohabMohie が今日担当しました。 オープンagentic
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
ShaftHQ/SHAFT_ENGINE#7263 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
bug
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 87/100
huggingface/smolagents#3045 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信